量化是通过降低模型参数的数值精度来减少存储需求和计算成本的优化技术。常见的量化方法包括将32位浮点数转换为16位、8位甚至更低精度的整数表示。有效的量化技术能够在保持模型性能的同时显著减少内存占用和推理延迟，使大型模型能够在资源受限的环境中部署。虽然量化可能引入微小的精度损失，但通过量化感知训练（QAT）或训练后量化（PTQ）等精细技术，可以在保持模型性能基本不变的前提下，显著提升部署效率，尤其适用于资源受限的边缘设备和追求极致性能的场景。
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